Бум искусственного интеллекта подогревает потребность в скорости в сетевых чипах

Новая эра Кремниевой долины опирается на сетевое взаимодействие, а не на то, что вы найдете в LinkedIn.

Как технологическая индустрия направляет миллиарды в центры обработки данных искусственного интеллектаПроизводители микросхем, как большие, так и малые, наращивают инновации в области технологий, которые соединяют чипы с другими чипами и серверные стойки с другими серверными стойками.

Сетевые технологии существовали с момента появления компьютеров и критически соединяли мэйнфреймы, чтобы они могли обмениваться данными. В мире полупроводников сетевое взаимодействие играет роль практически на каждом уровне стека — от межсоединений между транзисторами на самом чипе до внешних соединений между коробками или стойками с чипами.

Гиганты производства чипов, такие как Nvidia, Broadcom и Marvell, уже имеют хорошо зарекомендовавшие себя сетевые компании. Но в условиях бума искусственного интеллекта некоторые компании ищут новые сетевые подходы, которые помогут им ускорить поток огромных объемов цифровой информации через центры обработки данных. Именно здесь на помощь приходят высокотехнологичные стартапы, такие как Lightmatter, Celestial AI и PsiQuantum, которые используют оптические технологии для ускорения высокоскоростных вычислений.

Оптическая технология, или фотоника, переживает период своего взросления. По словам соучредителя и главного научного директора PsiQuantum Пита Шедболта, технология считалась «неубедительной, дорогой и малополезной» в течение 25 лет, пока бум искусственного интеллекта не возобновил интерес к ней. (Шэдболт появился на панели на прошлой неделе, которую вел WIRED.)

Некоторые венчурные капиталисты и институциональные инвесторы, надеясь поймать следующую волну инноваций в области чипов или, по крайней мере, найти подходящую цель для приобретения, вкладывают миллиарды в подобные стартапы, которые нашли новые способы ускорить передачу данных. Они считают, что традиционная технология межсоединений, основанная на электронах, просто не может идти в ногу с растущей потребностью в рабочих нагрузках искусственного интеллекта с высокой пропускной способностью.

«Если оглянуться назад, то о сетях было действительно скучно рассказывать, потому что они переключали пакеты битов», — говорит Бен Баджарин, давний технический аналитик, который является генеральным директором исследовательской фирмы Creative Strategies. «Теперь, благодаря искусственному интеллекту, ему приходится перемещать довольно большие рабочие нагрузки, и именно поэтому вы видите инновации, связанные со скоростью».

Большая Чип Энергия

Баджарин и другие отдают должное Nvidia за дальновидность в отношении важности сетевых технологий, когда она сделала два ключевых приобретения в этой области несколько лет назад. В 2020 году Nvidia потратила почти 7 миллиардов долларов на приобретение израильской фирмы Mellanox Technologies, которая производит высокоскоростные сетевые решения для серверов и центров обработки данных. Вскоре после этого Nvidia приобрела Cumulus Networks для обеспечения своей Программная система на базе Linux для компьютерных сетей. Это стал поворотным моментом для Nvidia, которая справедливо сделала ставку на то, что графический процессор и его возможности параллельных вычислений станут намного более мощными, если объединить их в кластеры с другими графическими процессорами и разместить в центрах обработки данных.

В то время как Nvidia доминирует в сфере вертикально-интегрированных стеков графических процессоров, Broadcom стала ключевым игроком в области специализированных ускорителей микросхем и высокоскоростных сетевых технологий. Компания с оборотом 1,7 триллиона долларов тесно сотрудничает с Google, Meta и, с недавнего времени, OpenAI над чипами для центров обработки данных. Он также находится на переднем крае кремниевой фотоники. А в прошлом месяце агентство Reuters сообщило, что Broadcom готовит новый сетевой чип под названием Thor Ultra, предназначенный для обеспечения «критической связи между системой искусственного интеллекта и остальной частью центра обработки данных».

На прошлой неделе в своем отчете о прибылях и убытках гигант полупроводникового дизайна ARM объявил о планах приобрести сетевую компанию DreamBig за 265 миллионов долларов. DreamBig производит чиплеты искусственного интеллекта — небольшие модульные схемы, предназначенные для объединения в более крупные системы микросхем — в сотрудничестве с Samsung. Стартап обладает «интересной интеллектуальной собственностью… которая [is] «Это очень важно для масштабирования и горизонтального масштабирования сети», — сказал генеральный директор ARM Рене Хаас на пресс-конференции. (Это означает соединение компонентов и отправку данных вверх и вниз по одному кластеру чипов, а также соединение стоек с чипами с другими стойками.)

Свет включен

Генеральный директор Lightmatter Ник Харрис указал что объем вычислительной мощности, необходимой ИИ, теперь удваивается каждые три месяца — гораздо быстрее, чем Закон Мура диктует. Компьютерные чипы становятся все больше и больше. «Каждый раз, когда вы находитесь на самом современном уровне развития самых больших чипов, которые вы можете создать, вся последующая производительность будет зависеть от соединения чипов вместе», — говорит Харрис.

Подход его компании является передовым и не опирается на традиционные сетевые технологии. Lightmatter создает кремниевую фотонику, которая связывает чипы вместе. Он утверждает, что делает самый быстрый в мире фотонный двигатель для чипов искусственного интеллектапо сути, трехмерный стек кремния, соединенный с помощью технологии световых межсоединений. За последние два года стартап привлек более 500 миллионов долларов от таких инвесторов, как GV и T. Rowe Price. В прошлом году его стоимость достигла $4,4 млрд.